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法律學在 Python 中返回陣列元素在給定軸上的累積和，並將 NaN 視為零
要返回陣列元素在給定軸上的累積和，並將 NaN 視為零，請使用 nancumprod() 方法。當遇到 NaN 時，累積和不會改變，並且前導 NaN 將被零替換。
對於全為 NaN 或為空的切片，將返回零。該方法返回一個包含結果的新陣列，除非指定了 out，在這種情況下，它將被返回。結果與 a 的大小相同，如果 axis 不為 None 或 a 為一維陣列，則結果與 a 的形狀相同。累積的工作方式如下：5、5+10、5+10+15、5+10+15+20。第一個引數是輸入陣列。第二個引數是計算累積和的軸。預設值（None）是在展平陣列上計算 cumsum。
第三個引數是返回陣列的型別以及元素求和的累加器的型別。如果未指定 dtype，則預設為 a 的 dtype，除非 a 的整數 dtype 的精度小於預設平臺整數的精度。在這種情況下，將使用預設平臺整數。第四個引數是要放置結果的備用輸出陣列。它必須與預期輸出具有相同的形狀和緩衝區長度，但如果需要，型別將被轉換。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立一個 numpy 陣列。我們添加了帶有 nan 的 int 型別的元素 -
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
顯示陣列 -
print("Our Array...\n",arr)檢查維度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要返回陣列元素在給定軸上的累積和，並將 NaN 視為零，請使用 nancumprod() 方法。當遇到 NaN 時，累積和不會改變，並且前導 NaN 將被零替換 -
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To return the cumulative sum of array elements over a given axis treating NaNs as zero, use the nancumprod() method
# The cumulative sum does not change when NaNs are encountered and leading NaNs are replaced by zeros.
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 1))輸出
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Cumulative Sum of array elements... [[ 10. 30. 60.] [ 40. 40. 100.]]
更新於: 2022-02-25
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